CRISP-DM yöntembilimi kullanılarak deniz kuvvetleri verisi üzerinde veri madenciliği sınıflandırma yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparison of data mining classification algorithms on Turkish navy data by using CRISP-DM methodology
- Tez No: 197935
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. NEVCİHAN DURU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, Sınıflandırma, Naive Bayes, Karar Ağacı, YapaySinir Ağı, CRISP-DM
- Yıl: 2006
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 135
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
The objective of this thesis work is to improve the ?Clothing Ordering System? ofTurkish Navy. The phases of business understanding, data understanding, data preparation,modeling, evaluation and deployment have been prepared by using CRISP-DM Methodologywhich holds the process of data mining under a certain dicipline. In modeling phase, datamining classification algorithms such as Naive Bayes, Decision Tree and Artificial NeuralNetwork modeling techniques have been compared in order to find the best technique forTurkish Navy data. It is evaluated that this thesis work will be a guide for data mining studieson credit based systems, since no data mining implement in credit based systems has beenencountered in data mining literature. On the other hand, following the phases of CRISP-DMMethodology is important for demonstrating that a data mining study is not only composedof modeling.
Benzer Tezler
- A machine learning approach to predicting customer churn in the banking industry using CRISP-DM and KNIME analytics
CRISP-DM ve KNIME analitiği kullanarak bankacılık sektöründe müşteri kaybını tahmin etmeye yönelik bir makine öğrenimi yaklaşımı
MORO HUSSEINI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
İşletmeİbn Haldun Üniversitesiİşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA KEMAL YILMAZ
- Predicting tennis match outcome: A machine learning approach using the SRP-CRİSP-DM framework
Tenis maç sonucu tahminleme: SRP-CRİSP-DM çerçevesini kullanan bir makine öğrenmesi yaklaşımı
TOYAN ÜNAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
SporOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVGİ ÖZKAN YILDIRIM
- Veri madenciliği modelleri ve örnek bir uygulama
Data mining models and a sample application
ZAHİDE DENİZLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
EkonometriDokuz Eylül ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT ŞENYAY
- Veri madenciliğinde sınıflandırma yöntemlerinin karşılaştırılması 'bankacılık müşteri veri tabanı üzerinde bir uygulama'
Comparison of classification techniques in data mining 'an application in banking customer database'
ÖZGÜR ÇAKIR